前面已经介绍过朴素贝叶斯的原理,今天来介绍一下朴素贝叶斯的三个常用模型:多项式模型、伯努利模型和高斯模型。 多项式模型 该模型常用于文本分类,特征是单词,值是单词的出现次数。 在多项式模型中,设某文档d={t1,t2,...,tk},ti(i=1,2,...,k)为在该文档d中出现的单词 ...
我理解的朴素贝叶斯模型 我想说: 任何事件都是条件概率。 为什么呢 因为我认为,任何事件的发生都不是完全偶然的,它都会以其他事件的发生为基础。换句话说,条件概率就是在其他事件发生的基础上,某事件发生的概率。 条件概率是朴素贝叶斯模型的基础。 假设,你的xx公司正在面临着用户流失的压力。虽然,你能计算用户整体流失的概率 流失用户数 用户总数 。但这个数字并没有多大意义,因为资源是有限的,利用这个数 ...
2017-03-23 23:09 2 23224 推荐指数:
前面已经介绍过朴素贝叶斯的原理,今天来介绍一下朴素贝叶斯的三个常用模型:多项式模型、伯努利模型和高斯模型。 多项式模型 该模型常用于文本分类,特征是单词,值是单词的出现次数。 在多项式模型中,设某文档d={t1,t2,...,tk},ti(i=1,2,...,k)为在该文档d中出现的单词 ...
朴素贝叶斯中的基本假设 训练数据是由$P\left( {X,Y} \right)$独立同分布产生的 条件独立假设(当类别确定时特征之间是相互独立的):\[P\left( {X = x|Y = {c_k}} \right) = P\left( {{X^{\left( 1 \right ...
github:代码实现 本文算法均使用python3实现 1. 朴素贝叶斯是什么 依据《统计学方法》上介绍: 朴素贝叶斯法(Naive Bayes)是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。对于给定的训练数据集,首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布 ...
机器学习(10)之趣味案例理解朴素贝叶斯 转载:https://mp.weixin.qq.com/s/s0v_afLVqtJhZyn3qHlseQ 01 病人分类的例子 让我从一个例子开始讲起,你会看到贝叶斯分类器很好懂,一点都不难。某个医院早上收了六个门诊病人,如下表 ...
条件概率 •设A,B为任意两个事件,若P(A)>0,我们称在已知事件A发生的条件下,事件B发生的概率为条件概率,记为P(B|A),并定义 乘法公式 •如果P(A)>0 ...
朴素贝叶斯模型 朴素贝叶斯的应用 朴素贝叶斯模型是文本领域永恒的经典,广泛应用在各类文本分析的任务上。只要遇到了文本分类问题,第一个需要想到的方法就是朴素贝叶斯,它在文本分类任务上是一个非常靠谱的基准(baseline)。 比如对于垃圾邮件的分类,朴素贝叶斯 ...
目录 一、贝叶斯 什么是先验概率、似然概率、后验概率 公式推导 二、为什么需要朴素贝叶斯 三、朴素贝叶斯是什么 条件独立 举例:长肌肉 拉普拉斯平滑 半朴素贝叶斯 一、贝叶斯 ...
先上问题吧,我们统计了14天的气象数据(指标包括outlook,temperature,humidity,windy),并已知这些天气是否打球(play)。如果给出新一天的气象指标数据:sunny,c ...